【摘 要】
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当前能源危机与环境污染问题日益严峻,电动汽车得到了飞速的发展。锂离子动力电池具有能量密度高、工作温度范围广、循环使用周期长、对环境零污染等诸多优势,逐渐成为电动汽车的主要储能设备。然而,锂离子电池经常在复杂恶劣的工况下工作,其性能受温度、循环次数、过载运行等因素的影响不断变差。实时监测与控制锂离子电池的工作状态,延长电池的使用寿命,保障电池的安全运行,对电动汽车的发展有着重要的意义。精确的电池荷电
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当前能源危机与环境污染问题日益严峻,电动汽车得到了飞速的发展。锂离子动力电池具有能量密度高、工作温度范围广、循环使用周期长、对环境零污染等诸多优势,逐渐成为电动汽车的主要储能设备。然而,锂离子电池经常在复杂恶劣的工况下工作,其性能受温度、循环次数、过载运行等因素的影响不断变差。实时监测与控制锂离子电池的工作状态,延长电池的使用寿命,保障电池的安全运行,对电动汽车的发展有着重要的意义。精确的电池荷电状态（State Of Charge,SOC）估计能避免过充/过放对电池造成损坏;精确的电池峰值功率（State Of Power,SOP）估计能提高整车的能量利用率,优化整车的能量分配。因此,本文选择一款车用磷酸铁锂电池单体作为研究对象,对其SOC与峰值功率联合估计进行如下研究工作:（1）对比常见的锂离子电池的性能参数,介绍磷酸铁锂动力电池的结构与基本工作原理。建立动力电池测试平台,基于测试平台对磷酸铁锂电池单体的容量特性、电压特性进行动态充放电实验。探究不同因素对电池容量的影响,分析开路电压与SOC之间的关系、峰值功率与SOC之间的关系。（2）通过分析动力电池整数阶等效电路模型与分数阶等效电路模型,建立能够准确反映电池内部特性的二阶分数阶RC等效电路模型及其数学表达式。利用混合动力脉冲能力特性（Hybrid Pulse Power Characteristic,HPPC）测试和遗传算法对电池模型的阻容元件参数和阶次进行辨识。对模型进行美国联邦城市运行工况（Federal Urban Driving Schedule,FUDS）下的充放电测试,结果证明分数阶模型具有更高的精度。（3）对比安时计量法、基于表征参数的方法、基于模型的方法以及基于数据驱动法,选用基于模型的动力电池SOC估计方法。将自适应方法引入扩展卡尔曼滤波算法,解决了固定噪声干扰对SOC估计结果的影响问题。在FUDS动态工况下对磷酸铁锂电池进行仿真测试,将测试结果与真实值进行对比,证明该算法具有较好的精度和鲁棒性。（4）针对传统单一约束条件的电池峰值功率估计方法精度不足的问题,本文将电池的电压、SOC和峰值电流作为约束条件,对磷酸铁锂电池单体进行多约束条件下的峰值功率估计,建立了磷酸铁锂电池单体的荷电状态与峰值功率联合估计方案。为了提高估计结果的精度,对SOP估计方案所得结果进行修正。通过FUDS动态工况下的测试,证明修正后的联合估计方案具有较好的估计精度。
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